Jeśli nazwa Custom GPT albo tworzenie własnego GPT obiło Ci się o uszy, to dobrze trafiłeś/aś. Pod koniec 2023 roku OpenAI zaprezentowało GPTs – proste narzędzie do tworzenia własnych aplikacji wykorzystujących GPT. Sprawdź, jak krok po kroku zrobić swoje GPT.
Spis treści:
- Jak zrobić GPTs? Krok po kroku
- Jak mogę wykorzystać GPTs?
- Platforma OpenAI
- Nasz przykład: AnalizaOfert.pl
- Rozwiązania czekają
Wykorzystanie modelu GPT do tworzenia własnego rozwiązania nie jest niczym nowym. OpenAI oferowało możliwość korzystania z wybranych modeli, trenowania ich na swoich danych i wywoływania przez API już od jakiegoś czasu. GPTs to jednak coś zupełnie innego, mimo zbliżonego działania.
Opcja zrobienia własnego GPT dostępna jest dla subskrybentów ChatGPT Plus. Poniżej znajdziesz:
- Instrukcję krok po kroku jak stworzyć własne GPT.
- Informacje o różnicach pomiędzy GPTs, a tworzeniem własnych rozwiązań.
- Odpowiedź na to, czym jest doszkalanie (fine tuning).
Jak zrobić GPTs? Krok po kroku
Poniżej przykład, jak możesz zrobić swoje GPT. Wybraliśmy GPT, które będzie odpowiadać na pytania dotyczące światowej populacji. Uzupełniliśmy je o bieżące dane demograficzne.
- Wejdź na stronę chat.openai.com.
- Kliknij > Explore GPTs.
- Wybierz > Create w prawym, górnym rogu.
- W nowym oknie możesz korzystać z czatu do tworzenia GPT lub wybrać opcję > Configure.
- Jeśli chcesz skorzystać z Configure: nadaj swojemu GPT nazwę, opis i ewentualnie prompt (Introductions).
- Taką samą funkcjonalność uzyskasz konfigurując GPT przez > Chat.
- Dodaj swoje dane (po prostu przenieś plik z danymi w dowolnym formacie). W tym przypadku pobraliśmy dane dotyczące światowej populacji w styczniu 2024.
- Dane możesz dodawać w różnych formatach, także jako teksty i PDFy. W tym przypadku był to arkusz kalkulacyjny MS Excel.
- I… gotowe! Sam/a sprawdź: World Population GPT
Co to jest fine tuning (doszkalanie)?
Wyobraź sobie, że masz program, który potrafi rozpoznawać zdjęcia. Teraz chcesz, aby był lepszy w rozpoznawaniu konkretnego rodzaju obrazów, na przykład różnych gatunków ptaków. Zamiast uczyć program od początku, „dostrajasz” go, czyli przeprowadzasz dodatkowe treningi na nowych danych, które są bardziej szczegółowe.
To trochę jak nauka nowych utworów na instrumencie, na którym już potrafisz grać – nie uczysz się grać od nowa, tylko rozwijasz swoje umiejętności w określonym kierunku.
Dwa słowa o Kaggle
Wyżej wspomniane Kaggle.com to platforma dla specjalistów i entuzjastów uczenia maszynowego, gdzie mogą rozwiązywać złożone problemy związane z Data Science. Strona oferuje konkursy z nagrodami pieniężnymi, bogatą bazę danych do pobrania, możliwość tworzenia i udostępniania kodu w Notebookach, fora dyskusyjne, darmowe kursy edukacyjne oraz tablicę ogłoszeń pracy. Jest to popularne miejsce dla studentów, naukowców i profesjonalistów zainteresowanych Machine Learning i Data Science.
Jak mogę wykorzystać GPTs, Custom GPT?
Póki co, GPTs mają ograniczoną funkcjonalność i raczej wykorzystywane są do promocji swoich usług. W sklepie znajdą się aplikacji Canvy, KAYAK, AllTrails i innych mniej lub bardziej popularnych marek, które w ten sposób docierają do nowych klientów.
Zrobienie swojego GPTs to dobry pomysł, jeśli:
- masz już grupę odbiorców i działające rozwiązanie, które chcesz promować,
- chcesz od razu być w sklepie GPT, ponieważ wierzysz w to, że w przyszłości interakcja z narzędziami będzie wyglądać dokładnie w taki sposób,
- planujesz zrobić proste, niepubliczne GPTs dla swojego zespołu (istnieje taka opcja, ale dane jako tako wczytujesz do dużego, dostępnego publiczne modelu).
To jednak zły pomysł, żeby:
- doszkalać model danymi swoich klientów i partnerów biznesowych,
- stworzyć rozwiązanie szyte na miarę, które ma być częścią Twojego core businessu lub procesu digital transformation.
Do ostatniego punktu OpenAI proponuje inne, bardziej zaawansowane narzędzia.
Platforma OpenAI
ChatGPT to tylko nakładka na model GPT, a samo OpenAI ma różne możliwości interakcji i wykorzystywania ich modeli. W domenie platform.openai.com znajdziesz narzędzia pozwalające na bardziej zaawansowaną pracę.
Przykładowo, możesz podszkolić jeden z modeli swoimi danymi i wykorzystać API, żeby połączyć go ze swoją aplikacją. Posiadając wcześniejsze doświadczenie i odpowiednie dane, doszkanalenie modeli nie jest skomplikowane. Wiele aplikacji, które powstały dzięki popularności ChatGPT, działają dokładnie w taki sposób.
Nie tylko OpenAI
Wbrew pozorom, to tylko jedna z opcji dostępnych na rynku. Platformy z chmurowymi modelami do doszkalania posiada Google, Meta, Amazon i wielu innych gigantów technologicznych.
Google Vertex to dedykowane środowisko związane z AI, a AutoML działa w bardzo zbliżony sposób do opisanego powyżej GPT, z tym że możliwości tuningu, ingerencji i późniejszej aplikacji są dużo wyższe.
Nasz przykład: AnalizaOfert.pl
Przykładem wykorzystania modelu GPT jest stworzona przez nas aplikacja AnalizaOfert.pl, która łączy świetne wyniki GPT z wiedzą ekspertów ofertowania z Sellizer.io.
Zasada działania jest bardzo prosta:
- Przez formularz dodajesz ofertę biznesową w formacie PDF.
- Model sprawdza ją pod kątem poprawności, skuteczności i ogólnie przyjętych zasad tworzenia ofert biznesowych.
- Wyniki pojawiają się w dosłownie kilka sekund.
Rozwiązania czekają
Zastosowań modeli w biznesie jest nieskończona ilość. Poczynając od wewnętrznego modelu wyszkolonego na BI firmy, który przez chat odpowiada na pytania pracowników – chociażby na to, kogo zapytać o wolne, albo gdzie przechowywane są określone pliki. Z drugiej strony znajdziesz proste GPTs – świetne miejsce do promocji swoich usług i generowania leadów.
Jeśli masz pomysł na wykorzystanie AI w swoim biznesie, to koniecznie do nas napisz. Doradzimy i pomożemy wybrać, to co najlepsze dla Twojej firmy!
Własne GPT – najczęściej zadawane pytania
Czy mogę zrobić własne GPT?
Tak. Możesz wykorzystać proste narzędzia dostępne przez ChatGPT i dodać swoją aplikację do sklepu GPT. Jeśli chcesz stworzyć bardziej rozbudowane i prywatne narzędzie, warto skorzystać z platformy OpenAI.
Co jest najważniejsze przy doszkalaniu modeli?
Dane! Dobrej jakości dane są niezbędne przy budowaniu dowolnego rozwiązania opartego o machine learning. Musisz też odpowiednio dobrać model do danych.
Czy GPT to jedyne rozwiązanie?
Nie, firmy technologiczne od dawna oferują platformy do budowania aplikacji i rozwiązań opartych o uczenie maszynowe (np. Google platformę Vertex).